Engagement with Health Care Providers Affects Self- Efficacy, Self-Esteem, Medication Adherence and Quality of Life in People Living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
The engagement of patients with their health care providers (HCP) improves patients' quality of life (QOL), adherence to antiretroviral therapy, and life satisfaction. Engagement with HCP includes access to HCP as needed, information sharing, involvement of client in decision making and self-care activities, respect and support of the HCP for the client's choices, and management of client concerns. This study compares country-level differences in patients' engagement with HCP and assesses statistical associations relative to adherence rates, self-efficacy, self-esteem, QOL, and symptom self-reporting by people living with HIV (PLHIV). A convenience sample of 2,182 PLHIV was enrolled in the United States, Canada, Puerto Rico, Namibia, and China. Cross-sectional data were collected between September 2009 and January 2011. Inclusion criteria were being at least 18 years of age, diagnosed with HIV, able to provide informed consent, and able to communicate in the local language with site researchers. In the HCP scale, a low score indicated greater provider engagement. Country comparisons showed that PLHIV in Namibia had the most HCP engagement (OR 2.80, p < 0.001) and that PLHIV in China had the least engagement (OR -7.03, p < 0.0001) compared to the PLHIV in the Western countries. Individuals having better HCP engagement showed better self-efficacy for adherence (t = -5.22, p < 0.0001), missed fewer medication doses (t = 1.92, p ≤ 0.05), had lower self-esteem ratings (t = 2.67, p < 0.01), fewer self-reported symptoms (t = 3.25, p < 0.0001), and better overall QOL physical condition (t = -3.39, p < 0.001). This study suggests that promoting engagement with the HCP is necessary to facilitate skills that help PLHIV manage their HIV. To improve ART adherence, HCPs should work on strategies to enhance self-efficacy and self-esteem, therefore, exhibiting fewer HIV-related symptoms and missing less medication doses to achieve better QOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».